מדדי ביצוע לשרת GPU & AI

השווה בינה מלאכותית
ביצועי GPU בהסתכלות כללית

טבלה ברורה עבור מהירות המחשוב בינה מלאכותית, VRAM ו throughput לאימון על פני ה-GPU הנוכחיים — מכרטיסי תחנת עבודה ועד לחומרה של Blackwell ב-Rechenzentrum. מספרי ייחוס כדי לסייע לכם לבחור את ה-GPU המתאים לעומס העבודה שלכם.

חנות חומרה בינה מלאכותית ↗︎ דבר עם הצוות שלנו ↗︎

403

מדד מוביל

288 GB

מקסימאלי זיכרון VRAM

כרטיסים השוואה

השוואת GPUים

שרתים עם בינה מלאכותית

=100

מקושר ל-RTX 3090

4–288 GB

טווח VRAM

בחר 2

השוואה פנים אל פנים

במלאי

מחובר למה שאנו מוכרים

*טבלת מצטיינים (01)

ה שלושה מובילים, מדורג

מדד ההסקה של AI הגבוה בעולם. כל מספר למטה מולם מתואם ביחס ל-RTX 3090 שוער 100.

2 כסף

RTX Pro 5000 Blackwell

48 GB VRAM · Flagship

285אינדקס

High-throughput production inference

1 זהב

RTX Pro 6000 Blackwell

96 GB VRAM · Flagship

403אינדקס

Largest LLMs without quantization, multi-tenant serving

צפה בחנות ↗︎

3 Bronze

RTX 4090 Pro

48 GB VRAM · High-end

238אינדקס

Best price-to-performance for serious inference

צפה בחנות ↗︎

השדה המלא

כלול את GPUs בספירה אחת, טבלה אחת

סנן לפי VRAM, מיין בכל עמודה, הקש על סימן ה-+ בשתי שורות כדי לשלוח אותן ישירות לזירת ההתמודדות למטה.

A נגד B הבחירה הראשונה שלך היא A, השנייה B — הם مواجهة פנים אל פנים בהמשך. עבור להשוואה ↓

GPU ↕	VRAM ↕	אינדקס בינה מלאכותית ▼	FP16 TFLOPS ↕	הדרכה ↕	הטוב ביותר ל-
RTX Pro 6000 Blackwell בקטלוג Flagship	96 GB	403	—	—	Largest LLMs without quantization, multi-tenant serving
RTX Pro 5000 Blackwell Flagship	48 GB	285	—	—	High-throughput production inference
RTX 4090 Pro בקטלוג High-end	48 GB	238	—	—	Best price-to-performance for serious inference
RTX 5090 בקטלוג High-end	32 GB	207	419.1	—	Fastest single-GPU inference & image generation
A100 40GB בקטלוג High-end	40 GB	152	312.0	1,396 img/s	Proven data-center training workhorse
RTX Pro 4500 Blackwell בקטלוג Mid	32 GB	146	—	—	Balanced training + inference workstation
RTX 4080 Super Pro Mid	32 GB	139	—	—	Mid-range inference & light fine-tuning
RTX 4090 בקטלוג Mid	24 GB	133	165.2	1,301 img/s	Best all-round price-to-performance card
RTX 3090 בקטלוג Mid	24 GB	100	35.6	905 img/s	Budget-friendly entry into serious AI work
V100 32GB Entry	32 GB	84	125.0	—	Legacy data-center training
RTX Pro 4000 Blackwell בקטלוג Entry	24 GB	83	—	—	Compact workstation inference
V100 16GB Entry	16 GB	62	125.0	833 img/s	Light training / dev environments
RTX 4070 Ti Super Mid	16 GB	56	—	—	Hobbyist projects & prototyping
RTX A4000 Entry	16 GB	51	19.2	—	Entry-level dev work, small models
RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q בקטלוג Flagship	96 GB	—	—	—	Power-efficient Max-Q variant for dense workstation builds
RTX Pro 6000 Blackwell Workstation בקטלוג Flagship	96 GB	—	—	—	Boxed workstation edition, same silicon as Server Edition
B200 SXM Flagship	180 GB	—	2,250.0	—	Largest-scale multi-GPU training clusters
B100 SXM בקטלוג Flagship	192 GB	—	1,750.0	—	Massive-context LLM training & serving
Instinct MI350X Flagship	288 GB	—	2,306.9	—	Massive VRAM pool for huge models, AMD ROCm stacks
Instinct MI325X Flagship	256 GB	—	1,307.4	—	Large-model inference with huge memory headroom
H200 SXM בקטלוג Flagship	141 GB	—	989.5	—	High-bandwidth-memory LLM serving at scale
H200 NVL בקטלוג Flagship	141 GB	—	989.5	—	PCIe/NVLink-bridge alternative to SXM for air-cooled racks
Gaudi 3 Flagship	128 GB	—	1,835.0	—	Intel-based large-scale training alternative
Instinct MI300X Flagship	192 GB	—	1,307.4	—	Single-GPU serving of very large open-weight models
H100 SXM5 בקטלוג Flagship	80 GB	—	989.5	—	Industry-standard large-model training & inference
RTX 6000 Ada Flagship	48 GB	—	—	—	Top-tier workstation for training & rendering
RTX 5090 Blower בקטלוג High-end	32 GB	—	419.1	—	Blower-style RTX 5090 for dense multi-GPU builds
RTX 5090D V2 (China) בקטלוג High-end	24 GB	—	—	—	China-compliant RTX 5090 variant, cost-efficient rigs
H100 NVL בקטלוג High-end	94 GB	—	835.5	—	Dual-GPU NVLink inference for very large models
H100 PCIe High-end	80 GB	—	756.5	—	PCIe-server LLM training & inference
H800 בקטלוג High-end	80 GB	—	756.5	—	China-compliant H100 equivalent, reduced NVLink bandwidth
A800 80GB בקטלוג High-end	80 GB	—	312.0	—	Export-compliant A100 alternative for restricted regions
A100 80GB בקטלוג High-end	80 GB	—	312.0	—	Proven large-batch training workhorse
A800 40GB בקטלוג High-end	40 GB	—	312.0	—	China-compliant A100 equivalent for large-scale training
L40S בקטלוג High-end	48 GB	—	733.0	—	Mixed training + inference + rendering server card
RTX 5000 Ada בקטלוג High-end	32 GB	—	—	—	High-end workstation training & inference
Instinct MI250X High-end	128 GB	—	383.0	—	Large-memory AMD training clusters
RTX 4070 Ti Mid	12 GB	—	40.1	—	Strong price-to-performance for local inference
L4 Mid	24 GB	—	242.0	—	Low-power inference & video AI at scale
L40 בקטלוג Mid	48 GB	—	181.1	—	Graphics + AI mixed workloads on one card
Instinct MI210 בקטלוג Mid	64 GB	—	181.0	—	PCIe AMD training/inference card
Instinct MI100 Mid	32 GB	—	184.6	—	Earlier-gen AMD CDNA training/inference card
L20 בקטלוג Mid	48 GB	—	119.5	—	Efficient server inference with large VRAM
Radeon RX 7900 XTX Mid	24 GB	—	122.8	—	AMD consumer flagship for local inference
RTX 4080 Super Mid	16 GB	—	104.4	—	Strong mid-range inference & gaming/AI hybrid use
Radeon RX 7900 XT Mid	20 GB	—	103.2	—	AMD mid-high consumer inference card
RTX 4080 Mid	16 GB	—	97.5	—	Solid mid-range inference workstation card
Quadro RTX 8000 בקטלוג Mid	48 GB	—	32.6	—	Large-VRAM legacy workstation for bigger models
A40 Mid	48 GB	—	149.7	—	Large-VRAM data-center inference card
A30 בקטלוג Mid	24 GB	—	165.0	—	Efficient shared-server inference
A10 בקטלוג Mid	24 GB	—	125.0	—	Cost-efficient cloud inference card
RTX 4500 Ada בקטלוג Mid	24 GB	—	39.6	—	Workstation training with large VRAM headroom
RTX A6000 Mid	48 GB	—	38.7	—	Large-VRAM workstation for bigger models
RTX 3090 Ti Mid	24 GB	—	40.0	—	High-VRAM consumer card for local models
RTX 3080 Ti Mid	12 GB	—	34.1	—	Strong mid-range gaming/AI hybrid card
Arc A770 Mid	16 GB	—	39.4	—	Budget Intel card for OpenVINO/local inference
T4 Entry	16 GB	—	65.0	—	Very low-power cloud inference card
RTX A5000 Entry	24 GB	—	27.8	—	Reliable mid-VRAM workstation card
RTX A4500 בקטלוג Entry	20 GB	—	23.6	—	Small-batch workstation training
RTX 4000 Ada בקטלוג Entry	20 GB	—	26.7	—	Compact single-slot workstation inference
RTX 4000 SFF Ada בקטלוג Entry	20 GB	—	38.4	—	Small-form-factor workstation inference
RTX 3080 Entry	10 GB	—	29.8	—	Affordable gaming/AI hybrid card
RTX 2000 Ada בקטלוג Entry	16 GB	—	24.0	—	Low-power small-form-factor inference
Quadro RTX 5000 בקטלוג Entry	16 GB	—	22.3	—	Legacy Turing workstation card, small models
Intel Flex 170 בקטלוג Entry	16 GB	—	138.0	—	Media/video-AI inference card
RTX 3070 Entry	8 GB	—	20.3	—	Cheapest realistic entry point for small models
RTX 4060 Ti 16GB Entry	16 GB	—	22.1	—	Budget 16GB card for local LLM experiments
RTX A2000 בקטלוג Entry	12 GB	—	8.0	—	Ultra-low-power dev / edge inference
RTX 4070 Entry	12 GB	—	29.1	—	Affordable current-gen dev/inference card
Radeon RX 7800 XT Entry	16 GB	—	74.4	—	AMD mid-tier card with generous VRAM
Tesla P100 בקטלוג Entry	16 GB	—	18.7	—	Legacy Pascal data-center training card
RTX 4060 Entry	8 GB	—	15.1	—	Cheapest current-gen entry inference card
Instinct MI50 Entry	32 GB	—	26.8	—	Cheap secondhand AMD VRAM for local inference
Radeon RX 7600 Entry	8 GB	—	43.5	—	Budget AMD card for light local inference
T1000 בקטלוג Entry	8 GB	—	—	—	Ultra-low-power display/dev card, not AI-focused
Quadro P2200 בקטלוג Entry	5 GB	—	—	—	Legacy budget workstation card, minimal AI use
T400 בקטלוג Entry	4 GB	—	2.2	—	Display-output card, not suitable for real AI workloads
Quadro P1000 בקטלוג Entry	4 GB	—	—	—	Ultra-budget entry GPU, not recommended for AI workloads

מציג: ספירת 78 כרטיסים

מערכות מרובותGPU

שרתים מבוססי בינה מלאכותית — חישוב מערכת כולל

שרת מרובת-GPU אינו נשפט כמו כרטיס בודד — מה שחשוב הוא היכולה החישובית הכוללת שלו בכל ה-GPU שבתוכו. חישוב כולל מתחת לוקח את המספר של TFLOPS FP16 המותאם לכל כרטיס מתוך הטבלה שלמעלה ומכפיל אותו במספר ה-GPU, כך שהשרתים נשארים באותה רמת מדידה. 48 מערכות שנמצאות כעת בקטלוג החומרה בינה מלאכותית שלנו — לחצו על שם כל מערכת לקבלת המפרטים המלאים והתמחור.

שרת	הגדרות GPU	סה"כ זיכרון VRAM	סה"כ חישוב (FP16 TFLOPS)	מחיר
NVIDIA DGX B200 DGX / Desktop	8x Blackwell GPUs, 1,440GB	1,440 GB	18,000.0	$515,000
Gigabyte G893-SD1-AAX5 Rack Server	8x B200 SXM (HGX B200)	1,440 GB	18,000.0	בקשת הצעת מחיר
Gigabyte G893-ZD1-AAX5 Rack Server	8x B200 SXM (HGX B200)	1,440 GB	18,000.0	בקשת הצעת מחיר
HGX B200 8-GPU Baseboard Baseboard	8x B200, 1,536GB HBM3e	1,536 GB	18,000.0	בקשת הצעת מחיר
NVIDIA DGX H100 DGX / Desktop	8x H100 SXM5, 640GB	640 GB	7,916.0	$6,700
NVIDIA DGX H200 DGX / Desktop	8x H200 SXM5, 1,128GB	1,128 GB	7,916.0	בקשת הצעת מחיר
ASRock Rack 6U8X-EGS2 Rack Server	8x H200 SXM	1,128 GB	7,916.0	$2,500
ASUS ESC N8-E11 Rack Server	8x H200 SXM (HGX)	1,128 GB	7,916.0	$2,600
Dell PowerEdge XE9680 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$22,000
Gigabyte G593-SD2-AAX1 Rack Server	8x H100 SXM, 640GB	640 GB	7,916.0	$5,600
Gigabyte G593-ZD2 (H100 Barebone) Rack Server	8x H100 SXM5 (barebone)	640 GB	7,916.0	$45,000
Gigabyte G593-ZD2 (H200 Barebone) Rack Server	8x H200 SXM5 (barebone)	1,128 GB	7,916.0	בקשת הצעת מחיר
Lenovo ThinkSystem SR675 V3 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$300,000
Lenovo HGX H200 8-GPU Server Rack Server	8x H200 SXM, 141GB each	1,128 GB	7,916.0	בקשת הצעת מחיר
Quanta S7PH H100 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$280,000
Quanta S7PH H200 (Barebone) Rack Server	8x H200 SXM (barebone)	1,128 GB	7,916.0	$20,000
HGX H100 Baseboard (Liquid) Baseboard	8x H100 SXM5, 640GB, liquid-cooled	640 GB	7,916.0	$3,400
HGX H100 8-GPU Baseboard Baseboard	8x H100 SXM5, 640GB	640 GB	7,916.0	$3,400
HGX H200 8-GPU Baseboard (Air) Baseboard	8x H200 SXM, 1,128GB, air-cooled	1,128 GB	7,916.0	בקשת הצעת מחיר
HGX H200 8-GPU Baseboard (Liquid) Baseboard	8x H200 SXM, 1,128GB, liquid-cooled	1,128 GB	7,916.0	בקשת הצעת מחיר
NVIDIA DGX H800 DGX / Desktop	8x H800 SXM5, 640GB	640 GB	6,052.0	בקשת הצעת מחיר
Supermicro HGX H800 SYS-821GE Rack Server	8x H800 SXM	640 GB	6,052.0	$5,499
HGX H200 4-GPU Baseboard Baseboard	4x H200 SXM, 564GB	564 GB	3,958.0	$180,000
Lenovo HGX H200 4-GPU Board Baseboard	4x H200 SXM, liquid-cooled	564 GB	3,958.0	$7,800
Supermicro SYS-741GE-TNRT Compact	4x H100 PCIe	320 GB	3,026.0	$5,999
NVIDIA DGX A100 DGX / Desktop	8x A100 SXM4, 640GB	640 GB	2,496.0	בקשת הצעת מחיר
Exeton Quasar 640X Rack Server	8x A100 SXM, 640GB NVLink	640 GB	2,496.0	בקשת הצעת מחיר
Gigabyte G492-ZD0 (Used) Rack Server	8x A100 SXM	640 GB	2,496.0	בקשת הצעת מחיר
Supermicro AS-4124GO-NART+ Rack Server	8x A100 HGX	640 GB	2,496.0	$13,000
HGX A100 8-GPU Baseboard (640GB) Baseboard	8x A100 SXM4, 640GB	640 GB	2,496.0	$5,600
HGX A100 8-GPU Baseboard (320GB) Baseboard	8x A100 SXM4 40GB, 320GB total	320 GB	2,496.0	בקשת הצעת מחיר
NVIDIA DGX Station A100 DGX / Desktop	4x A100, 160GB	160 GB	1,248.0	$85,000
RTX 5090 Full System Compact	Pre-built RTX 5090 AI workstation	32 GB	419.1	$6,000
ASUS Ascent GX10 DGX / Desktop	GB10 Grace Blackwell Superchip	128 GB	—	בקשת הצעת מחיר
ASUS ESC8000A-E12P Rack Server	Dual EPYC 9004, up to 8x GPU	—	—	בקשת הצעת מחיר
ASUS XA NB3I-E12 Rack Server	8x B300 NVL (HGX B300 NVL8)	—	—	$7,999
Gigabyte H263-S67 (2U 4-Node) Compact	2U 4-node high-density chassis	—	—	$18,000
NVIDIA DGX Spark DGX / Desktop	GB10 Grace Blackwell Superchip	128 GB	—	בקשת הצעת מחיר
NVIDIA Jetson AGX Orin Dev Kit Edge	Edge AI module, 64GB	64 GB	—	בקשת הצעת מחיר
QuantaGrid D74H-7U Rack Server	8-GPU chassis (barebone)	—	—	בקשת הצעת מחיר
Supermicro AS-8125GS-TNHR (Refurb) Rack Server	8-GPU server (refurbished)	—	—	בקשת הצעת מחיר
Supermicro AS-8126GS-NB3RT Rack Server	8x B300 NVL (HGX B300 NVL8)	—	—	$450,000
Supermicro GH200 SuperServer DGX / Desktop	NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip (used)	—	—	בקשת הצעת מחיר
Supermicro SYS-111C-NR-G1 Compact	1U GPU-ready server	—	—	$5,600
Supermicro SYS-212H-TN-G1 Compact	2U GPU-ready server	—	—	בקשת הצעת מחיר
Supermicro SYS-511E-WR-G1 Compact	1U GPU-ready server	—	—	$3,500
Supermicro SYS-521C-NR-G1 Compact	2U GPU-ready server	—	—	$4,500
Supermicro SYS-522GA-NRT Compact	RTX PRO 6000 / L40S multi-GPU	—	—	בקשת הצעת מחיר

ראש אל ראש

שים כל שני קלפים בטבעת

כבר זיהיתם כמה מועדפים לעיל? בחרו שני מעבדי גרפיקה וצפו בהם מתמודדים על זיכרון VRAM, אינדקס inference, חישוב FP16 ועומס אימון — עם פסיקה בשפה פשוטה על המנצח, ולמה.

לוחם א

RTX Pro 6000 Blackwell

Flagship

403מדד מסקנות

הצג בחנות ↗︎

לוחם ב

RTX 3090

Mid

100מדד מסקנות

הצג בחנות ↗︎

96 GB זיכרון VRAM 24 GB

403 מדד מיצוי AI 100

— חשב (FP16 TFLOPS) 35.6

— תפוקת אימון 905 img/s

פסק דין הזוכה מוביל את המפסיד ב-:הפרש על :מדד. הוא גם מכיל יותר זיכרון VRAM (96 GB לעומת 24 GB), ולכן מתאים לדגמים גדולים יותר.

הנתונים המתועדים ל-RTX 3090 = 100 · "—" משמעותו שאין מדד ביצועים מפורסם לכרטיס בדיוק זה

מתודולוגיה

מה המספרים האלה משמעים

אספו מדדי ביצועים שפורסמו

אנו מתחילים מנתוני ביקורת על GPU-cloud שפורסמו לציבור — מספרים שניתן לאמת אותם וכל אדם יכול לבדוק, בלי הערכות פנימיות.

דרגו שלוש עומס עבודה ממשיים

כל כרטיס מודד את עצמו בממוצע בניתוח LLM, יצירת תמונה וראייה — העבודה שהחומרה של בינה מלאכותית מבצעת כל היום בפועל.

הסקת מסקנות ב-LLM

מהירות יצירת טוקנים במודלים בעלי משקל פתוח פופולריים, ממריצי 8B קלים ועד לכובעי 70B ומעלה.

יצירת תמונה

קצב העיבוד והאטיות של מודל הדיפוזיה, מכיסוי כל מה שצינורות טורבו מהירים ועד לרינדורים באיכות ייצור.

חזון ואורק

הבנת תמונות מרובת מודלים וקצב עיבוד OCR של מסמכים תחת עומס תחרותי ריאליסטי.

בתוך שרת בינה מלאכותית עם מספר GPU הפועל עומסים אמיתיים

מדרג הכל לפי RTX 3090 = 100

כל הציונים נוחתים על סולם של 100 נקודות כאשר RTX 3090 משמש כקו בסיס — כך שכל שני כרטיסים ניתנים להשוואה במהירות.

תפוקת אימון

איור עצמאי ל-GPU בודד (תמונות/שנייה), מוצג במקום שבו קיימת מערכת בדיקות תואמת לכרטיס זהה.

נתוני ייחוס למטרות תיאוריה בלבד — התוצאות בעולם האמיתי משתנות בהתאם לערכות התוכנה, הדרייברים, גודל הbatch ומטלות העבודה. אין זו הבטחה לביצועים.

מתחילים במונחים אלה? קרא את המדריך בשפה פשוטה לבחירת GPU ל-AI

קו ישיר לצוות

לא מצאת את החומרה שלך? פשוט שאל.

אם אתם זקוקים ל-GPU מסוימת, לבניית שרת מלאה, או פשוט יש לכם שאלה לגבי המספרים בדף זה — שלחו את השאלה ואיש מהנדסים אמיתי יענה, בדרך כלל תוך שעתיים.

✓ 78 GPUs ו-48 שרתים מפורטים — ועוד מאות שאנו יכולים להשיג
✓ משלוח חינם עולמי ב- DDP, מקבלים מטבעות קריפטוגרפיים
✓ מחיר לעסקים ולכמויות לפי בקשה
✓ אין חובה — שאלה, לא התחייבות

בחר את הכרטיס הנכון

איזה GPU מתאים לעומס העבודה שלכם

מדריך כללי להתאמת כרטיס גרפי לרמה המתאימה למה שתכננת להריץ בפועל.

דגם הדגל

הרמה הגבוהה ביותר — נבנתה עבור חברות שמגישות AI לאלפי משתמשים בו זמנית.

יחס ביצועים

מודלים מעל 70 מיליארד, ללא כיווץ
שירות ייצור מרובה שוכרים
התאמה מדויקת בגדלים גדולים

כרטיסים טיפוסייםRTX Pro 6000 · H200 · B200

פרימיום

כוח ייצור רציני לצוותים תובעניים ולעומסי עבודה כבדים היומיים.

יחס ביצועים

הסקה של 30B–70B
יצירת תמונות בזמן אמת
אימון בקנה מידה קטן

כרטיסים טיפוסייםRTX 5090 · H100 · A100

בינוני-טווח

הנקודה המושלמת — ביצועים חזקים במחיר שצוות קטן יכול להצדיק.

יחס ביצועים

הסקת מודל 8B–30B
התשואה הטובה ביותר למחיר
מטלות עבודה של מפתח עצמאי

כרטיסים טיפוסייםRTX 4090 · RTX 3090 · L40S

כניסה

דרך נגישה - ללמוד, לפתח אבטיפוס ולהריץ מודלים קטנים יותר באופן מקומי.

יחס ביצועים

אבות טיפוס ולמידה
התאמת מודל קטן
סביבות פיתוח קלות

כרטיסים טיפוסייםRTX A4000 · RTX 4060 Ti · T4

תשובות נפוצות

שאלות נפוצות

מה משמעות מדד ההסקה של ה-AI?

זהו מספר יחסי יחיד שמראה כיצד ה-GPU מתפקד באינדורנס LLM, ביצירת תמונות ועבודות ראייה בשילוב, מוכלל כך שה-RTX 3090 תמיד שווה ל-100. ניקוד של 200 משמעותו ככפול בערך את נפח העבודה הכולל של RTX 3090.

איזה GPU יש את מדד ה-Inference AI הגבוה ביותר?

ה-RTX Pro 6000 Blackwell עומדת כרגע בראש הרשימה שלנו עם אינדקס ה-Inference AI של 403 — בערך ארבע פעמים את תפוקת ההסקות הכוללת של ה-RTX 3090 הבסיסי — בזוג עם 96 GB של VRAM עבור ה-LLMs הגדולים ביותר ללא כיווץ.

מה הערך הטוב ביותר של GPU ליישום AI?

ה-RTX 5090 (אינדקס AI Inference 207, 32 GB) וה-RTX 4090 (אינדקס 133, 24 GB) מציעים את יחס המחיר לביצוע עבור אינפרנס יחיד-כרטיס ויצירת תמונות החזק ביותר. הגרסה Pro של ה-RTX 4090 מוסיפה 48 GB של VRAM לדגמים גדולים יותר תוך שמירה על ערך בסגנון צרכני.

מה הכרטיס הגרפי הטוב ביותר להפעלת מודלים שפתיים גדולים?

עבור ה-LLMs הגדולים ביותר המוצעים ללא המרה, כרטיסי מועדף של ריכוז הנתונים כמו RTX Pro 6000 Blackwell (96 GB), H200 (141 GB) ו- Instinct MI300X (192 GB) מספקים לכם את מרחב הזיכרון לשימור מודלים שלמים במקומם. למודלים של 8B עד 30B, כרטיס RTX 5090 או RTX 4090 אחד מספק תפוקה מצוינת במחיר זול משמעותית.

האם אני יכול לרכוש את החומרה הזו מחברת MillionMiner?

כן — גבי-עיצוב NVIDIA דור נוכחי ושרתים מלאי AI זמינים דרך קטלוג חומרת ה-AI שלנו, עם משלוח DDP עולמי ומחירי B2B לפי דרישה.

מדוע ה-RTX 3090 הוא נקודת ההשוואה?

זה אחד מחשבי ה-GPU המסוגלים בינה מלאכותית המותקנים בשימוש הנרחב ביותר, מה שהופך אותו לנקודת ייחוס מעשית ומובנת היטב להשוואה בין חומרה חדשה ומיושנת יותר.

האם יותר זיכרון VRAM תמיד משפר את הביצועים?

לא. VRAM קובע אילו גדלי מודלים וגודליות באצווה תואמות בכלל — הוא אינו קובע בעצמו את מהירות ה-Miner. כרטיס עם פחות VRAM יכול עדיין להציג индекс הסקת מסקנות גבוה יותר אם המבנה והרוחב הפס של הזיכרון שלו חזקים יותר.

כרטיס ה-GPU עם כמות ה-VRAM הגדולה ביותר למודלי בינה מלאכותית גדולים הוא NVIDIA A100 80GB או NVIDIA H100 80GB.

AMD Instinct MI350X מוביל ב-288 GB, אחריו MI325X עם 256 GB. בין כרטיסי NVIDIA, ה-B100 SXM מציע 192 GB וה-H200 מספק 141 GB של זיכרון במהירות גבוהה. יותר VRAM מאפשר לך להטעין דגמים גדולים יותר ואלות גדולות יותר בלי להפרידן על פני מספר GPU.

מה ההבדל בין אינדקס הוכחת הבינה המלאכותית ל-FP16 TFLOPS?

FP16 TFLOPS הוא מספר שיא תיאורטי של חישוב שפורסם על ידי היצרן — תקרה גולמית של חומרה. מדד ה-Inference AI הוא ציון שנמדד ומתבסס על עומס עבודה המבוסס על מדדים שפורסמו במבחני ביצועים במגוון משימות LLM, תמונה וראייה. כרטיס יכול להציג TFLOPS תיאורטי גבוה אך מדד משמעותי נמוך יותר כשהרוחב פס של הזיכרון או תמיכת התוכנה מגבילים אותו.

כיצד משווים NVIDIA H100 ו-H200?

שניהם GPU של רכיב Hopper-architecture למרכזי נתונים המדורגים ב-989,5 TFLOPS_FP16. ההבדל הוא בזיכרון: ה-H200 מכיל 141 GB של HBM3e מהיר יותר לעומת 80 GB ב-H100, ולכן הוא מתאים יותר למודלים גדולים יותר ולחלונות הקשר ארוכים יותר בתפוקה רציפה גבוהה. עבור רוב הפריסות חדשות לשרת LLM, ה-H200 הוא הבחירה החזקה יותר.

האם אני יכול להשוות שני כרטיסי גרפיקה ספציפיים זה מול זה?

כן. השתמשו באצטדיון ההשוואה בעמוד זה כדי לבחור שניים מתוך 78 כרטיסי ה-GPU המפורטים שלנו וצפו באינדקס ההסקה בינה מלאכותית, VRAM, TFLOPS FP16 ותגובת אימון בצד אחד, עם המנצח בכל מדד מודגש.

איזה GPU עלי להשתמש בו כדי לאמן מודלי AI ולא רק להריץ אותם?

ההכשרה דורשת זיכרון ומשאבי עיבוד משמעותיים יותר מאשר ההסקה, ולכן היא מועדפת על כרטיסי הדגל עם זיכרון VRAM גדול ו-FP16 TFLOPS גבוהים כגון מחלקת H100, H200, B200 או Instinct MI300X. העמודה שלנו של throughput של ההכשרה מראה תמונות ל-GPU בודד לשנייה כאשר קיים מדד ביקורת מפורסם — לדוגמה 1,396 תמונות/שנייה ב-A100 40GB לעומת 905 ב-RTX 3090.

האם אתם גם מוכרים שרתי AI מרובי GPU שלמים?

כן. בנוסף ל-78 GPU בודדים, אנו מציגים 48 שרתי AI מרובי GPU שלמים, הכוללים מערכות בסוג HGX ו-DGX המבוססות על מאיצי H100, H200 ו-Blackwell, המוכנות לאימון בהיקפים גדולים והסקת מסקנות בייצור. אנא צרו קשר לקבלת תצורה ומחירים ל-B2B.

האם מבחני ההשוואה כוללים את כרטיסי הגרפיקה של AMD ו-Intel, או רק של NVIDIA?

השירות מכסה את שלוש האפשרויות. לצד כל סדרת NVIDIA מלאה, אנו כוללים מאיצי AMD Instinct (MI350X, MI325X, MI300X, MI250X וכרטיסי Radeon, בנוסף ל-Intel Gaudi 3 ו-Arc, כדי שתוכלו להשוות בין ספקים על בסיס מדד אחיד.

כמה מדויקים הם המספרים benchark האלה?

כל מספר נלקח מנתוני מדדים ומפרסמים של יצרנים שפורסמו לציבור, ומחושב בהתאם לאינדקס עקבי להכוונה. תוצאות בעולם הממשי משתנות בהתאם לסטאק התוכנה, הדרייברים, גודל הbatch ועומס העבודה, לכן התייחסו למספרים כהנחיה השוואתית ולא כהבטחה לביצועים.

באיזו תדירות משתנה נתון זה?

אנו סוקרים ומחדשים את הנתונים עם השקות דורות חדשים של GPU ועם הופעת נתוני בדיקת ביצועים נוספים.

עדיין משווים?

שאלו אתנו ישירות

שלח את שאלתך דרך טופס יצירת הקשר למעלה — או שלח הודעה בוואטסאפ וקבל מענה בתוך דקות.

עבור לטופס הקשר ↗︎ WhatsApp ↗︎